基于交叉库与并行变异的自适应遗传算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 遗传算法的发展与应用 | 第9-10页 |
| 1.2 遗传算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 基于实数编码的标准遗传算法 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的选题意义与内容安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 种群评价标准 | 第16-26页 |
| 2.1 种群多样性 | 第16-21页 |
| 2.1.1 基于种群特征值的多样性度量 | 第16-19页 |
| 2.1.2 基于种群信息熵与个体分布的多样性度量 | 第19-21页 |
| 2.2 相邻代种群相似度 | 第21-23页 |
| 2.3 种群活力 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 交叉变异概率的改进 | 第26-39页 |
| 3.1 改进遗传算法的必要性分析 | 第26-27页 |
| 3.2 AGA算法与PAGA算法 | 第27-29页 |
| 3.3 交叉变异概率自适应变化的实现 | 第29-33页 |
| 3.3.1 种群适应度参考量的选取 | 第29-30页 |
| 3.3.2 自适应变化规则 | 第30-33页 |
| 3.4 算例分析 | 第33-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 交叉变异操作的改进 | 第39-50页 |
| 4.1 基于交叉库的交叉操作 | 第39-41页 |
| 4.2 并行变异操作 | 第41-45页 |
| 4.3 算例分析 | 第45-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 AGALP算法及其应用 | 第50-62页 |
| 5.1 AGALP算法 | 第50-53页 |
| 5.1.1 AGALP算法流程 | 第50-51页 |
| 5.1.2 算例分析 | 第51-53页 |
| 5.2 货物运输结构优化 | 第53-57页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第53-54页 |
| 5.2.2 问题求解 | 第54-56页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第56-57页 |
| 5.3 油品调和优化 | 第57-61页 |
| 5.3.1 问题描述 | 第57-59页 |
| 5.3.2 问题求解 | 第59-60页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
